Regression model

בלוק בוטסטראפ (בלוק נע ובלוק סטציונרי)

בלוק בוטסטראפ היא שיטת דגימה חוזרת (resampling) עבור נתוני סדרות עתיות תלויות ואוטוקורלטיביות: במקום לדגום מחדש תצפיות בודדות, היא דוגמת מחדש בלוקים שלמים של תצפיות רציפות, כך שמבנה הקורלציה הסדרתית נשמר. וריאנט הבלוק הנע הוצג על ידי Künsch (1989) והווריאנט הסטציונרי על ידי Politis ו-Romano (1994).

יישום עם StatMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Künsch, H. R. (1989). The Jackknife and the Bootstrap for General Stationary Observations. Annals of Statistics, 17(3), 1217-1241. DOI: 10.1214/aos/1176347265
  2. Politis, D. N., & Romano, J. P. (1994). The Stationary Bootstrap. Journal of the American Statistical Association, 89(428), 1303-1313. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476870

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Block Bootstrap (Moving Block and Stationary Bootstrap). ScholarGate. https://scholargate.app/he/statistics/block-bootstrap

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateBlock Bootstrap (Block Bootstrap (Moving Block and Stationary Bootstrap)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/statistics/block-bootstrap · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026